공지 본 Tutorial은 교재 시작하세요 텐서플로 2.0 프로그래밍의 강사에게 국비교육 강의를 듣는 사람들에게 자료 제공을 목적으로 제작하였습니다. 강사의 주관적인 판단으로 압축해서 자료를 정리하였기 때문에, 자세하게 공부를 하고 싶으신 분은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다. 본 교재 외에 강사가 추가한 내용에 대한 Reference를 확인하셔서, 추가적으로 학습하시는 것을 권유드립니다. Tutorial 이전 강의가 궁금하신 분들은 아래에서 선택하여 추가 학습 하시기를 바랍니다. Google Colab Tensorflow 2.0 Installation Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.1 - 난수 생성 및 시그모이드 함수 Tensorflow 2.

I. 개요 모든 프로그래밍 언어에는 기본적으로 데이터타입이 존재한다. R도 프로그래밍 언어이기 때문에 데이터 타입의 일반적인 유형이 존재한다. Vector의 기본 개념을 익혔다면, 전반적인 구조에 대해 살피는 시간을 갖도록 한다. 먼저 동일 성질의 Vector가 모여서 matrix도 되고, 데이터프레임도 된다. 그리고 이러한 다양한 데이터의 구조가 모여 리스트를 형성하는데, 리스트를 만드는 것도 중요한 건, 즉 이해다. 리스트에 접근법이 중요한데, 리스트를 잘 다루면, apply 함수 계열을 사용하는데도 큰 도움이 된다. 특히, 100GB 이상의 데이터를 다루게 되면, apply() 함수로 작업해야 하는 일이 종종 발생한다.

1. 구글 클라우드 설정 본격적인 빅쿼리 실습에 앞서서, Python과 연동하는 예제를 준비하였다. 빅쿼리 시작에 앞서서 선행적으로 클라우드 사용을 해야 한다. 만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing 마지막으로 BigQuery API를 사용해야 하기 때문에 빅쿼리 API 사용허가를 내준다.Enable BigQuery 위 API를 이용하지 않으면 Python 또는 R과 연동해서 사용할 수는 없다. 자주 쓰는것이 아니라면 비용은 거의 발생하지 않으니 염려하지 않아도 된다. 비용관리에 대한 자세한 내용은 BigQuery 권장사항: 비용 관리에서 확인하기를 바란다.

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I. 개요 vctrs 패키지. Vector Helpers 패키지1라고 불리운다. 벡터를 활용할 때, 어려운 부분은 데이터와 조합해서 사용할 때다. 특히 서로다른 성질의 Vectors를 Combining 할 때 발생하는 에러에 대해 효과적으로 해결할 수 있는 대안을 제시한다. II. Vectors 벡터에 관한 기초 부분은 여기에서 생략하고, 필자가 작성한 기초 부분에서 참조하기를 바란다. Basci Objects (1) 벡터의 정의 R의 기본문법에서 벡터의 정의는 다음과 같다. c(1, 2, 3) ## [1] 1 2 3 c("a", "b", "c") ## [1] "a" "b" "c" (2) tidyverse 벡터와 관련되어서 일반적으로 다음과 같은 함수에서 넓게 활용된다.

I. 개요 지난시간에 patients에 관한 데이터를 통해서 프로세스 분석에 대한 일반적인 개념을 접했다. 이번 포스트에서는 bupaR에 대한 이론적인 내용과 함께 간단하게 실습을 진행하도록 한다. 지난시간과 마찬가지로 먼저 데이터를 획득하는 것에서부터 출발한다. library(bupaR) library(eventdataR) patients <- patients dim(patients) ## [1] 5442 7 5442행과 7개의 열이 확인되었다. class(patients) ## [1] "eventlog" "tbl_df" "tbl" "data.frame" II. 용어 정리 우선 용어 정리가 필요하다. Events, Event log, Activity 등등. 하나씩 살펴보자. (1) Events 우선 Events에 관한 이해를 돕기 위해 아래 그림을 우선 살펴보자.

1. 구글 클라우드 설정 본격적인 빅쿼리 실습에 앞서서, Python과 연동하는 예제를 준비하였다. 빅쿼리 시작에 앞서서 선행적으로 클라우드 사용을 해야 한다. 만약 GCP 프로젝트가 없다면, 계정을 연동한다. Go to Cloud Resource Manager 그리고, 비용결제를 위한 카드를 등록한다. Enable billing 마지막으로 BigQuery API를 사용해야 하기 때문에 빅쿼리 API 사용허가를 내준다.Enable BigQuery 위 API를 이용하지 않으면 Python 또는 R과 연동해서 사용할 수는 없다. 자주 쓰는것이 아니라면 비용은 거의 발생하지 않으니 염려하지 않아도 된다. 비용관리에 대한 자세한 내용은 BigQuery 권장사항: 비용 관리에서 확인하기를 바란다.

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